基于多模态自注意力机制的变压器故障诊断方法

专利主权项内容

1.一种基于多模态自注意力机制的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：获取待诊断的变压器图像，输入到预先训练好的基于多模态自注意力机制诊断模型，得到变压器的诊断信息；所述基于多模态自注意力机制诊断模型的训练过程，包括：获取历史变压器的图像和历史采集变压器参数信息的传感器数据，对历史变压器的图像和历史采集变压器参数信息的传感器数据进行故障分类并做标签，得到标签区分后的数据集，对标签区分后的数据集按照预设比例进行训练集、验证集、测试集划分；获取用于对每种聚类表征进行融合预测的自注意力网络模型和对应的损失函数；基于所述训练集、所述验证集、所述测试集和所述损失函数对所述自注意力网络模型进行训练、验证以及测试，测试通过所对应的自注意力网络模型作为所述训练好的基于多模态自注意力机制诊断模型；输入自注意力网络模型的数据的处理过程，包括：将变压器的图像和采集变压器参数信息的传感器数据分成若干个模态，并分别对每个模态提取特征，通过特征编码器将对各个模态提取的特征映射到统一特征表示空间，并分为两种聚类表征；将所述两种聚类表征进行重构得到自注意力网络模型的输入。